Задача
К нам обратилась волгоградская компания, производящая фандоматы, с задачей исследовать возможность автоматизации распознавания тары.
Фандомат – устройство для приема тары (стеклянной, пластиковой, алюминиевой), с возвратом залоговой стоимости (утилизационного сбора).
Так как залоговая стоимость тары зависит не только от вида самой тары, но и от ее содержимого, важно уметь распознавать происхождение тары - вид напитка, который в ней был. Самое простое решение - считывание штрих-кода с этикетки. Но у такого решения есть недостаток - некоторые пользователи переклеивают этикетки с штрих-кодом с большей залоговой стоимостью на более дешевую тару.
Поэтому возникает задача: проверить, соответствует ли внешний вид тары штрих-коду, распознанному на ней, а для отдельных видов тары - определить залоговую стоимость без чтения штрих кода (например, по размеру тары).
Основные требования
- Распознавать основные виды тары: стеклянные, пластиковые бутылки и алюминиевые банки, без значительных повреждений. При сохранении этикетки - определять содержимое по коду/внешнему виду, при ее отсутствии – по форме тары.
- Необходима высокая скорость – сканирование должно происходить прямо в процессе помещения тары в приемное отверстие фандомата.
- Необходима высокая надежность, устойчивость к вандалам, к попыткам засунуть в аппарат что либо, кроме тары.
- Минимальная стоимость.
Результат
В ходе предпроектного исследования были формализованы технические требования к системе распознавания тары и создан прототип (тестовый стенд на фото). Прототип включает 6 камер, расположенных по кругу, и подсветку на основе светодиодной ленты. В качестве платформы использовалось оборудование заказчика, используемое в реальных фандоматах.
В результате была подтверждена гипотеза, что данная задача решаема с помощью алгоритмов компьютерного зрения и перечисленного оборудования.
